Inzicht in verwarring bij machinaal leren

Verbijstering is een maatstaf voor hoe moeilijk het is voor een machine learning-model om voorspellingen te doen op basis van nieuwe, onzichtbare gegevens. Het wordt vaak gebruikt als een manier om de prestaties van een model te evalueren, vooral in situaties waarin de echte labels niet bekend zijn of moeilijk te verkrijgen zijn. Er zijn verschillende manieren om perplexiteit te berekenen, maar een veelgebruikte methode is het gebruik van de kruis-entropie verliesfunctie en de logwaarschijnlijkheid van de juiste klasse. De perplexiteit wordt vervolgens berekend als de negatieve logwaarschijnlijkheid van de juiste klasse, gedeeld door het aantal samples in de testset. Perplexiteit is een nuttige maatstaf omdat het ons een idee geeft van hoe goed het model in staat is te generaliseren naar nieuwe gegevens . Als de verwarring groot is, kan dit erop wijzen dat het model er niet goed in slaagt de onderliggende patronen in de gegevens vast te leggen, en kan verdere aanpassing van het model nodig zijn. Aan de andere kant, als de verbijstering laag is, kan dit erop wijzen dat het model de onderliggende patronen goed vastlegt, en dat het klaar is voor gebruik in toepassingen in de echte wereld. Verbijstering kan op verschillende manieren in machines worden gebruikt. leren, zoals:

* Het evalueren van de prestaties van een model op basis van nieuwe gegevens
* Het vergelijken van de prestaties van verschillende modellen op dezelfde gegevens
* Het identificeren van gebieden waar het model verbetering behoeft
* Het monitoren van de prestaties van een model in de loop van de tijd

Samengevat is verwarring een maatstaf van hoe moeilijk het is voor een machine learning-model om voorspellingen te doen op basis van nieuwe, onzichtbare gegevens. Het wordt berekend als de negatieve logwaarschijnlijkheid van de juiste klasse, gedeeld door het aantal monsters in de testset. Verbijstering kan worden gebruikt om de prestaties van een model te evalueren en gebieden te identificeren waar het model verbetering behoeft.